yolov8 loss更换

### 修改或替换 YOLOv8 的损失函数 #### 3.1 自定义 QFL 和 VFL 损失函数 为了在YOLOv8中实现Quality Focal Loss (QFL) 或者 Varifocal Loss (VFL)，需要对现有的损失计算部分进行调整。具体来说，在`train.py`或其他负责训练逻辑的文件里找到损失函数模块并按照需求修改。 对于QFL的具体实现，可以参照以下Python代码片段： ```python import torch.nn.functional as F def quality_focal_loss(pred, target, beta=2.0): r"""Quality focal loss. Args: pred (Tensor): Predicted class probability of shape [N]. target (Tensor): Ground truth label with the same shape as `pred`. beta (float): The parameter for sigmoid function. Returns: Tensor: Quality focal loss value. """ pt = (target * pred + (1 - target) * (1 - pred)).clamp(min=eps) loss = -(torch.pow((1 - pt), beta)) * torch.log(pt) return loss.mean() ``` 此段代码实现了基本的质量焦点损失(Quality Focal Loss)[^1]。 而对于Varifocal Loss(VFL)，则可以通过下面的方式来进行编码： ```python class VarifocalLoss(nn.Module): def __init__(self, use_sigmoid=True, alpha=0.75, gamma=2.0, reduction='mean', loss_weight=1.0): super(VarifocalLoss, self).__init__() assert isinstance(alpha, float) assert isinstance(gamma, float) ... # 初始化参数设置 def forward(self, pred, target, weight=None, avg_factor=None, reduction_override=None): """Forward function.""" if weight is not None and not torch.any(weight > 0): return (pred * weight).sum() ... # 计算varifocal loss的核心逻辑 ... return varifocal_loss_value ``` 上述类结构提供了创建VFL实例的方法，并允许通过调用forward方法来执行实际的损失计算[^2]。 #### 3.2 集成新的损失项至现有框架内 当完成了自定义损失函数的设计之后，下一步就是把它们融入到YOLOv8的整体架构之中。这通常涉及到编辑源码中的特定位置——即那些原本用于定义标准交叉熵或者其他形式分类/回归误差的地方。例如，可以在原有的IOU损失基础上加入新设计的部分： ```python # 假设这是原始的IOU损失定义处 loss_iou = compute_giou(box_pred, box_gt) # 如果启用了QFL/VFL选项，则覆盖默认行为 if config.use_qfl_or_vfl: if type(loss_iou) is tuple: if len(loss_iou) == 2: loss_iou = ((1.0-loss_iou[0])*loss_iou[1].detach()*weight.sum()/target_scores_sum) else: loss_iou = loss_iou[0]*loss_iou[1]*weight.sum()/target_scores_sum else: loss_iou = ((1.0 - loss_iou)*weight.sum()/target_scores_sum) ``` 这段伪代码展示了如何有条件地应用不同的损失组合策略[^3]。